这个时间复杂度是如何降低的？

时间复杂度是指算法执行所需的时间，通常用大O表示法来表示。降低时间复杂度意味着减少算法执行所需的时间，从而提高算法的效率。

降低时间复杂度的方法有很多，以下是一些常见的方法：

1. 优化算法：通过改进算法的设计，减少不必要的计算步骤或者减少重复计算，从而降低时间复杂度。例如，使用动态规划、贪心算法、分治法等高效的算法思想。
2. 数据结构优化：选择合适的数据结构可以减少算法执行过程中的操作次数，从而降低时间复杂度。例如，使用哈希表、二叉搜索树、堆等高效的数据结构。
3. 并行计算：利用多线程或分布式计算的方式，将任务分解成多个子任务并行执行，从而提高算法的执行效率。
4. 缓存优化：通过合理利用缓存机制，减少对内存或磁盘的访问次数，从而加快算法的执行速度。
5. 硬件优化：利用硬件加速技术，如GPU加速、FPGA加速等，提高算法的执行效率。
6. 数据预处理：对输入数据进行预处理，如排序、索引等，可以减少算法执行过程中的比较和查找次数，从而降低时间复杂度。
7. 分布式计算：将任务分布到多台计算机上进行并行计算，从而提高算法的执行效率。

总之，降低时间复杂度需要综合考虑算法设计、数据结构选择、并行计算、硬件优化等多个方面的因素。具体的降低时间复杂度的方法需要根据具体的算法和应用场景来选择和实施。